Python 在不复制的情况下将C数组绑定到Numpy数组

我正在编写一个Python类，它将封装一个包含C结构的C模块。我使用的是Cython语言（Python和C的一种超集语言）。C结构在构造函数中是malloc'd的，它包含一个我想在Python中使用的数组。该数组将在Python中表示为NumPy数组，但我不想将值复制到该数组中。我想将NumPy数组直接链接到malloc的内存。对于此任务，我使用，特别是此函数：

PyObject*

（int-nd，npy\u-intp*dims，int-typenum，void*data）

我在Cython中使用此代码成功地将NumPy数组绑定到C结构的数组，只要NumPy数组和

MultimediaParams

对象具有相同的生存期，它就可以正常工作：

cdef class MultimediaParams:
    def __init__(self, **kwargs):
        self._mm_np = < mm_np *> malloc(sizeof(mm_np))
        #some code...

    def as_ndarray(self): #TODO: what if self deallocated but numpy array still exists(segfault?)
        cdef numpy.npy_intp shape[1]
        cdef int arr_size = sizeof(self._mm_np[0].n2) / sizeof(self._mm_np[0].n2[0])
        shape[0] = < numpy.npy_intp > arr_size
        cdef numpy.ndarray ndarray
        ndarray = numpy.PyArray_SimpleNewFromData(1, shape, numpy.NPY_DOUBLE, self._mm_np[0].n2)

        return ndarray

    def __dealloc__(self):
        free(self._mm_np)

cdef类多媒体参数：
定义初始（自我，**kwargs）：
self._-mm\u-np=malloc（sizeof（mm\u-np））
#一些代码。。。
def as_ndarray（self）：#TODO:如果self已解除分配但numpy数组仍然存在（segfault？），该怎么办
cdef numpy.npy_intp形状[1]
cdef int arr_size=sizeof（self._mm_np[0].n2）/sizeof（self._mm_np[0].n2[0]）
形状[0]=arr\u大小
cdef numpy.ndarray ndarray
ndarray=numpy.PyArray\u SimpleNewFromData（1，shape，numpy.NPY\u DOUBLE，self.\u mm\u np[0].n2）
回程线
def uu dealoc uu（自我）：
免费（自助）

如您所见，该类有其

\uuuuu dealloc\uuuu

方法，该方法将处理在C中分配的内存，并在没有对

MultimediaParams

实例的引用时释放它

在这种绑定中，NumPy不拥有数组的内存

问题：解除分配

MultimediaParams

对象并释放阵列内存时，NumPy对象仍指向刚刚释放的内存。当NumPy对象试图访问/修改已释放的内存时，这将导致segfault

只要有一个NumPy对象在使用它的内存，我如何确保没有解除分配

MultimediaParams

对象

据我所知，我所需要做的就是使NumPy对象具有对

MultimediaParams

实例的引用，它从中获得了指向该实例的内存。 我试图使用

ndarray.base=self

以便NumPy知道它的base对象，这应该是向

MultimediaParams

实例添加另一个引用，并且只要NumPy数组处于活动状态，就不会释放它。这一行导致我的测试失败，因为NumPy数组的内容变成了垃圾

澄清：NumPy数组不拥有C数组内存，我不希望它拥有。我希望

MultimediaParams

负责释放C结构（包含数组数据），但只要NumPy对象处于活动状态，就不这样做

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有什么建议吗？

正如@J.F.Sebastian的评论所指出的，问题很可能是，当您正确地将指向

MultimediaParams

实例的指针分配给NumPy数组的

base

引用时，实际上并没有增加它的引用计数，因为分配是在C中进行的，而不是在Python中。这可能会导致

MultimediaParams

对象过早地进行垃圾收集，该对象的内存被重用，并导致数据阵列中出现垃圾数据

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使用宏

Py_incremf

手动增加

MultimediaParams

对象的引用计数应该会产生所需的行为。

与标题相关：@DavidW:它看起来不像是重复的。强制内存所有权可能会导致双重

free（）

，这是不好的。OPs的问题是，如果在

.base

赋值之后发生什么？@J.F.Sebastian我认为OP真正想要解决的问题是确保内存与数组具有相同的生存期（并试图通过将其绑定到

MultimediaParams

的实例来解决）。但是他们可能有其他原因来链接这两个实例-在这种情况下，我错了，它不是重复的…@DavidW:PyArray_enablefaglass（ndarray，np.NPY_OWNDATA）如何保持

多媒体参数

实例的活动状态？好的，但问题是：Py_INCREF如何知道ndarray对象将具体指向该MultimediaParams对象？Python跟踪对象的引用数，这称为引用计数。它不需要知道哪些引用。每当创建对对象的引用时，该对象的引用计数都会增加，反之，当删除引用时，该对象的引用计数会减少。您可以通过设置ndarray的base属性来创建引用，但这是在C中完成的，在C中Python不会为您增加MultimediaParams对象的引用计数器，因此需要手动执行。